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コース概要
信用リスクにおけるAI：基礎と機会の創出
- 従来の信用リスクモデルとAI活用モデルの比較
- 信用評価における課題：バイアス、説明可能性、公正さ
- 融資におけるAI活用の実世界事例
信用スコアリングモデルのためのデータ
- データソース：トランザクション、行動、代替データ
- 貸出意思決定のためのデータクレンジングと特徴量エンジニアリング
- リスク予測におけるクラス不均衡とデータ不足への対応
信用スコアリングのための機械学習
- ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト
- スコアリング精度向上のためのグラジエントブースティング（LightGBM, XGBoost）
- モデルの学習、検証、チューニング手法
AI駆動型融資ワークフロー
- 借り手セグメンテーションと貸出リスク評価の自動化
- AI強化された与信審査と承認プロセス
- MLを用いた動的価格設定と利回り最適化
モデルの解釈可能性と責任あるAI
- SHAPやLIMEを用いた予測の解釈
- 信用モデルにおける公正さ：バイアスの検出と軽減
- 規制フレームワークへの遵守（例：ECOA, GDPR）
融資シナリオにおける生成AI
- 申請審査や文書分析のためのLLMの活用
- 借り手とのコミュニケーションとインサイト生成のためのプロンプトエンジニアリング
- モデルテストのための合成データ生成
信用領域におけるAIの戦略とガバナンス
- 内部AI能力の構築と外部ソリューションの比較
- モデルライフサイクル管理とガバナンスのベストプラクティス
- 将来のトレンド：リアルタイム信用スコアリング、オープンバンキングの統合
まとめと次のステップ
要求
- 信用リスクの基礎知識
- データ分析またはビジネスインテリジェンスツールの経験
- Pythonの習熟度、または基礎構文を学ぶ意欲
対象者
- 融資マネージャー
- 信用アナリスト
- FinTechイノベーター
14 時間
お客様の声 (1)
すでにいくつかのレポートを作成済みです。本日確認したプロンプトの一部を利用する予定です。
Kelly Cotham
コース - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機械翻訳
